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ETL(추출, 변환 및 로드)

Azure Synapse Analytics
Azure Data Factory

조직이 직면한 일반적인 문제는 여러 원본에서 여러 형식으로 데이터를 수집하는 방법입니다. 그런 다음 하나 이상의 데이터 저장소로 이동해야 합니다. 대상은 원본과 동일한 유형의 데이터 저장소가 아닐 수 있습니다. 종종 형식이 다르거나 데이터를 최종 대상에 로드하기 전에 모양을 지정하거나 정리해야 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 수년에 걸쳐 다양한 도구, 서비스 및 프로세스 개발되었습니다. 사용되는 프로세스에 관계없이 데이터 파이프라인 내에서 작업을 조정하고 일정 수준의 데이터 변환을 적용해야 하는 공통된 요구 사항이 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 작업을 수행하는 데 사용되는 일반적인 방법을 강조해서 설명합니다.

ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스

ETL(추출, 변환, 로드)은 다양한 원본에서 데이터를 수집하는 데 사용되는 데이터 파이프라인입니다. 그런 다음 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 변환하고 데이터를 대상 데이터 저장소로 로드합니다. ETL의 변환 작업은 특수 엔진에서 발생하며 변환되어 궁극적으로 대상에 로드될 때 데이터를 임시로 유지하기 위해 스테이징 테이블을 사용하는 경우가 많습니다.

ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스의 다이어그램

일반적으로 발생하는 데이터 변환에는 필터링, 정렬, 집계, 데이터 조인, 데이터 정리, 중복 제거 및 데이터 유효성 검사 등의 다양한 작업이 포함됩니다.

종종 시간 절약을 위해 3가지 ETL 단계가 동시에 실행됩니다. 예를 들어, 데이터의 전체 추출이 완료될 때까지 기다리지 않고, 데이터가 추출되는 동안 이미 수신된 데이터가 변환되면서 로드 준비가 진행되고, 준비된 데이터에 대해 로드 프로세스가 시작될 수 있습니다.

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기타 도구:

ELT(추출, 로드, 변환)

ELT(추출, 로드, 변환)는 변환이 발생하는 곳에서만 ETL과 다릅니다. ELT 파이프라인에서는 대상 데이터 저장소에서 변환이 발생합니다. 별도 변환 엔진을 사용하는 대신, 대상 데이터 저장소의 처리 기능을 사용하여 데이터를 변환합니다. 따라서 파이프라인에서 변환 엔진이 제거되므로 아키텍처가 단순해집니다. 이 방식의 또 다른 이점은 대상 데이터 저장소의 크기를 조정하면 ELT 파이프라인 성능도 조정된다는 것입니다. 그러나 ELT는 대상 시스템이 데이터를 효율적으로 변환할 수 있을 만큼 강력할 때만 효과적입니다.

ELT(추출, 로드, 변환) 프로세스의 다이어그램

ELT의 일반적인 사용 사례는 빅 데이터 영역에 포함합니다. 예를 들어 Hadoop 분산 파일 시스템, Azure Blob 저장소 또는 Azure Data Lake Gen 2(또는 조합)와 같은 확장 가능한 스토리지의 플랫 파일에 모든 원본 데이터를 추출하여 시작할 수 있습니다. 그런 다음 Spark, Hive 또는 PolyBase와 같은 기술을 사용하여 원본 데이터를 쿼리할 수 있습니다. ELT의 중요한 점은 변형을 수행하는 데 사용된 동일한 데이터 저장소에서 궁극적으로 데이터가 사용된다는 것입니다. 이 데이터 스토리지는 자체 전용 스토리지에 데이터를 로드하지 않고, 확장 가능한 스토리지에서 직접 데이터를 읽습니다. 이 방법은 ETL에 있는 데이터 복사 단계를 건너뛰는데, 이는 종종 대규모 데이터 세트에 대해 시간이 많이 소요되는 작업이 될 수 있습니다.

실제로 대상 데이터 저장소는 Hadoop 클러스터(Hive 또는 Spark 사용) 또는 Azure Synapse Analytics의 SQL 전용 풀을 사용하는 데이터 웨어하우스입니다. 일반적으로 스키마는 쿼리 타임에 플랫 파일 데이터에 중첩되고 테이블로 저장되므로 데이터 저장소의 다른 테이블처럼 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 데이터가 데이터 저장소 자체에서 관리하는 스토리지가 아니라 Azure Data Lake Store 또는 Azure Blob Storage와 같은 일부 외부 확장 가능한 스토리지에 있기 때문에 이를 외부 테이블이라고 합니다.

데이터 저장소는 데이터의 스키마만 관리하고 읽기 시 스키마를 적용합니다. 예를 들어, Hive를 사용하는 Hadoop 클러스터는 데이터 원본이 결과적으로 HDFS의 파일 집합에 대한 경로가 되는 Hive 테이블을 기술합니다. Azure Synapse에서 PolyBase는 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 즉, 외부 데이터베이스 자체에 외부적으로 저장되는 데이터 테이블이 만들어집니다. 원본 데이터가 로드되면 데이터 저장소의 기능을 사용하여 외부 테이블에 있는 데이터를 처리할 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 시나리오에서는 데이터 저장소가 데이터를 좀 더 작은 청크로 분할하고 여러 노드에서 병렬로 청크 처리를 분산하는 MPP(Massively Parallel Processing) 기능을 갖추어야 합니다.

ELT 파이프라인의 최종 단계는 일반적으로 지원해야 하는 쿼리 형식에 좀 더 효율적인 최종 형식으로 원본 데이터를 변환하는 것입니다. 예를 들어 데이터는 분할될 수 있습니다. 또한 ELT는 행 기반 데이터를 칼럼 방식으로 저장하고 최적화된 인덱스를 제공하는 Parquet과 같은 최적화된 스토리지 형식을 사용할 수도 있습니다.

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데이터 흐름 및 제어 흐름

데이터 파이프라인의 컨텍스트에서 제어 흐름은 일련의 작업을 순서대로 처리합니다. 이러한 태스크의 올바른 처리 순서를 적용하기 위해 선행 제약 조건이 사용됩니다. 아래 그림에 나와 있는 것처럼, 이러한 제약 조건을 워크플로 다이어그램의 연결선으로 생각할 수 있습니다. 각 태스크에는 성공, 실패 또는 완료와 같은 결과가 있습니다. 선행 작업이 이러한 결과 중 하나로 완료되어야만 후속 태스크의 처리가 시작됩니다.

제어 흐름은 데이터 흐름을 하나의 태스크로 실행합니다. 데이터 흐름 태스크에서 데이터는 원본에서 추출되고, 변형되고, 데이터 저장소에 로드됩니다. 한 데이터 흐름 작업의 출력은 다음 데이터 흐름 작업에 대한 입력이 될 수 있으며 데이터 흐름은 병렬로 실행될 수 있습니다. 제어 흐름과 달리, 데이터 흐름의 태스크 간에는 제약 조건을 추가할 수 없습니다. 그러나 각 태스크에서 처리되는 데이터를 관찰하기 위해 데이터 뷰어를 추가할 수는 있습니다.

제어 흐름 내에서 작업으로 실행되는 데이터 흐름 다이어그램

위의 다이어그램에는 제어 흐름 내의 여러 태스크가 나와 있습니다. 이중 하나가 데이터 흐름 태스크입니다. 태스크 중 하나가 컨테이너 내에 중첩되어 있습니다. 컨테이너는 태스크에 구조를 제공하는 데 사용될 수 있으며 작업 단위를 제공합니다. 이러한 예제 중 하나는 폴더 또는 데이터베이스 문의 파일처럼 컬렉션 내에서 요소를 반복하는 경우입니다.

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기술 선택

다음 단계

다음 참조 아키텍처는 Azure의 엔드투엔드 ELT 파이프라인을 보여줍니다.